Specification testing for nonlinear multivariate cointegrating regressions
非线性多元协整回归的设定检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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非线性多元协整回归的设定检验
- 研究问题
- 当非线性协整回归同时包含单变量整合序列和平稳变量，且解释变量与误差存在内生性时，如何检验参数模型的设定？
- 方法与思路
- 作者以非参数估计与平滑后的参数模型之间的距离构造检验，允许解释变量和误差由共同创新生成，并建立渐近分布理论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出一种简单的新检验，其原假设下渐近分布与具有已知分布的局部时随机变量成比例，并通过模拟和真实数据考察表现。
- 阅读关注点
- 应核对整合序列、平稳变量及共同创新的条件，距离统计量和平滑参数的构造，以及局部时分布如何用于计算临界值。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断允许的非线性函数范围、具体内生性限制或有限样本功效；真实数据例子的变量与结果亦未说明。
原文摘要
This paper considers a general model specification test for nonlinear multivariate cointegrating regressions where the regressor consists of a univariate integrated time series and a vector of stationary time series. The regressors and the errors are generated from the same innovations, so that the model accommodates endogeneity. A new and simple test is proposed, and the resulting asymptotic theory is established. The test statistic is constructed based on a natural distance function between a nonparametric estimate and a smoothed parametric counterpart. The asymptotic distribution of the test statistic under the parametric specification is proportional to that of a local-time random variable with a known distribution. In addition, the finite sample performance of the proposed test is evaluated using both simulated and real data examples.